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| Semester | Herbstsemester 2022 |
| Angebotsmuster | unregelmässig |
| Dozierende | Anna K. Döring (annak.doering@unibas.ch, BeurteilerIn) |
| Inhalt | Dieser Kurs gibt eine Einführung in statistische Berechnungen mit R und stellt vor, wie R als Werkzeugkoffer (Toolbox) für die Analyse eigener Daten genutzt werden kann. R als frei verfügbare Statistik-Software / Programmiersprache gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Wissenschaft, aber auch in der Praxis. R bietet die Optionen, die auch in Standard-Statistik-Paketen wie zum Beispiel SPSS verfügbar sind, bietet aber eine Vielzahl von zusätzlichen Möglichkeiten. Der Kurs richtet sich primär an Doktorierende in Bildungswissenschaften und Fachdidaktiken, die mit Datenanalyse in SPSS vertraut sind und zeigt Möglichkeiten für komplexere Analysen auf, die in SPSS nicht möglich sind. Darüber hinaus ist der Kurs auch geöffnet für Teilnehmende, die Grundkenntnisse in Statistik und SPSS haben und weitergehende Analysen beispielhaft explorieren möchten. Nach einer Einführung in die Benutzung von R, die Datenimport- und aufbereitung, grundlegender Syntaxaufbau und die Arbeit mit R-Studio umfasst, arbeiten die Teilnehmenden unter Anleitung mit Beispieldatensätzen und Mustersyntax. Teilnehmende haben ausserdem die Möglichkeit, eigene Daten und eigene Fragestellungen zu bearbeiten. Beispiele für komplexere Analysen umfassen Metaanalyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse und Struturgleichungsmodelle. Als einführende Literatur dient ein Buch von Andy Field und Kollegen, das dieselben Datenanalysen mit Datensätzen sowohl in SPSS als auch in R vorstellt. |
| Lernziele | Die Teilnehmenden lernen Grundlagen der Datenanalyse in R kennen und explorieren, wie sie die Möglichkeiten von R für ihr eigenes Promotionsvorhaben nutzen könnten. Zudem haben Sie die Möglichkeit, eigene Datenanalysen in R durchzuführen. |
| Literatur | Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage. Field, A. (2018, 5th ed.). Discovering statistics using IBM SPSS. London: Sage. Weitere vertiefende Literaturangaben werden in der Lehrveranstaltung gegeben. |
| Teilnahmebedingungen | Teilnehmende sollten mit Dateneingabe, -aufbereitung und -analyse in SPSS vertraut sein. BA-Abschluss. Immatrikuliert im Masterstudiengang Educational Sciences, Masterstudiengang Fachdidaktik oder im Doktorat. Studierende anderer Studiengänge wenden sich bei Interesse bitte zuerst an die Dozierenden. |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Einsatz digitaler Medien | Online-Angebot obligatorisch |
| Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|---|---|---|
| Block | Siehe Einzeltermine | ||
| Bemerkungen | Findet im FHNW Campus Muttenz statt. Donnerstag 03.11.2022, Raum 01.S.01 Freitag 04.11.2022, Raum 10.O.01 |
| Datum | Zeit | Raum |
|---|---|---|
| Donnerstag 03.11.2022 | 09.15-16.45 Uhr | - Siehe Bemerkung, -- |
| Freitag 04.11.2022 | 09.15-16.45 Uhr | - Siehe Bemerkung, -- |
| Module |
Doktorat Bildungswissenschaften: Empfehlungen (Doktoratsstudium - Institut für Bildungswissenschaften) Modul: Forschungsmethoden Educational Sciences (Masterstudium: Fachdidaktik) Modul: Forschungsmethoden Educational Sciences (Masterstudium: Educational Sciences) |
| Leistungsüberprüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Leistungsüberprüfung | Am Ende der Lehrveranstaltung stellen die Teilnehmenden ihre Ergebnisse zu einer eigenen in R durchgeführten Analyse im Plenum vor und reichen die Präsentation ein. |
| An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung | Anm.: Belegen Lehrveranstaltung; Abm.: stornieren |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | Pass / Fail |
| Wiederholtes Belegen | beliebig wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Institut für Bildungswissenschaften, bildungswissenschaften@unibas.ch |
| Anbietende Organisationseinheit | Institut für Bildungswissenschaften |